一种基于裁床的裁剪分床方法与流程

本发明属于计算机辅助分床技术领域，涉及一种应用于裁床的裁剪分床方法。

背景技术：

随着服装市场的竞争越来越激烈，服装企业要想获得更高的经济效益，不仅仅要在产品的质量和生产效率方面有所提高，还必须控制好生产成本、原材料成本以及高效的管理。其中如何对服装布料进行有效裁剪加工计划管理己成为影响服装产品成本的关键。

裁剪分床方案决定服装产品加工过程中成本和效率的主要因素之一。裁剪分床是服装裁剪工作的第一道工序，它的优劣直接决定着服装产品的生产成本，所以要提高质量降低成本，就必须有一个高效的裁剪计划，即裁剪分床方案。裁剪分床是根据服装企业的生产条件和订单情况，有计划地把订单中的服装型号、数量进行优化配比，包括整个生产任务分几床，每床铺几层，铺几个型号，每个型号铺几件，并使布料的损耗最低、生产效率最高的裁剪作业方案。合理的裁剪分床方案是进行裁剪的前提，它不仅为裁剪工作提供具体实施方案，也为服装生产过程中的各个工序提供生产依据。

目前裁剪分床技术依然不太成熟，由于服装型号、数量等参数的多样化，许多软件对裁剪分床的处理过于理想化，可操作性不强，不能很好的满足实际生产需求。一种好的分床方案给服装企业带来的不仅仅是布料和人工消耗的节省，更能够提高企业的快速反应能力。

技术实现要素：

为了克服现有的裁剪分床方式的成本较高、效率较低的不足，本发明以节约成本和提高效率为目的，将裁剪分床方案的优劣量化为计算各方案的原材料利用率和剪裁所需分的床数，当两者达到整体最低时，判断其为最佳方案。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于裁床的裁剪分床方法，包括如下步骤：

第一步，对裁剪分床设定初始限定条件：首先由用户设定允许裁剪数量误差范围值w，每床铺布层数L的上限L_u和下限L_d，每层布可裁剪总件数T的上限T_u和下限T_d，每个型号样片每床排的数量P的上限P_u，各型号样片所需裁剪的数量S₁、S₂、S₃、S₄、S₅、S₆；

第二步，根据用户设定的初始限定条件，计算出可能的分床数量：根据各型号样片所需裁剪数量计算出所需裁剪数量总和S，平均每床铺布层数L_aver，平均每层布裁剪件数T_aver，从而计算出所需分床数量C的上限C_u和下限C_d；

第三步，确定各型号样片所有满足要求的配比。

根据第二步计算所得分床数量C的上下限，从下限C_d到上限C_u依次取整数分床数量C_i，其中i标识当前床数，然后确定各个型号样片配比Pb的下限Pb_jmin，上限Pb_jmax，每种型号样片所有可能的配比有B_j种，根据排列组合原理列举出各个型号样片在各床铺的数量关系的所有组合，再逐一判断各个可能的配比Pb是否在对应的配比上下限Pb_jmax、PB_jmin之间，满足则保留，否则舍弃该种配比；同理计算其他型号样片符合要求的所有配比情况；

第四步，计算各床的铺布层数L。

对前面计算出的各型号样片符合要求的配比进行组合，构造一个配比矩阵A，每种型号样片配比Pb分别对应该矩阵的一行，所要求解的各床铺布层数L作为未知列向量X，构建矩阵方程A*X＝B，其中B是由相应型号样片所要求裁剪数量组成的一个列向量，求解该矩阵方程，得出各床铺布层数L的一个最小二乘解，该最小二乘解是一个近似解，再依次对各床铺布层数L在设定阈值范围内浮动；再将各床不同铺布层数L的取值进行依次组合，和对应的配比Pb计算出相应型号样片总件数S_i，将S_i与订单要求的该型号样片裁剪数量进行比较，比较差值是否在所设定的裁剪数量误差w范围内，如果满足，则保留该配比Pb和铺布层数L作为一种方案，否则舍弃，同理验证其他组合；如果当前床数所有可能的组合都计算验证完，则返回第三步，继续求解其他分床数量的可能组合，直至所有可能的分床数量都求解完；最后提供所有满足要求的分床方案。

进一步，所述第二步中，根据各型号样片所需裁剪的数量计算出各型号样片所需裁剪的数量总和

s＝∑S_i

平均每床铺布层数

平均每层布裁剪的件数

根据以上结果计算出所需分床数量C_i的上限

所需的分床数量下限

其中ceil和floor分别表示向上取整和向下取整。

再进一步，所述第三步中，确定各个型号样片的配比Pb的下限

Pbj_min＝ceil(1.0*S_j/L_u)

上限

其中ceil和floor分别表示向上取整和向下取整，对于每种型号样片所有可能的配比有B_j种

根据排列组合的原理列举出各个型号样片在各床铺的数量关系(配比)的所有组合，再逐一判断各个可能配比Pb是否在对应的配比上下限Pb_jmax、Pb_jmin之间，即

Pb_jmin<∑Pb<Pb_jmax

满足则保留，否则舍弃该种配比。同理计算其他型号样片符合要求的所有配比情况。

实际生产中所要裁剪的样片种类较多(三种以上)，在进行各型号样片配比求解验证的时候，本发明实现的步骤如下：首先考虑前三种型号的配比Pb和各床铺布层数L进行计算，保留其中符合要求的组合，提前将一些不符合要求的配比情况舍弃，减少后面的计算组合的数量。然后依次增加一种型号样片，用前三种中符合要求的配比与第四种型号样片可能的配比再行组合，求解出四种型号样片的符合要求的组合，以此类推，最终得出符合要求的方案。

本发明的有益效果主要表现在：在对初始限定条件设定后，采用由少到多、由简到繁的原则进行组合计算；该裁剪分床方法提供的分床方案多，计算时间短，分床效率高。

附图说明

图1为裁剪分床方法的程序流程图。

图2为某裁剪生产订单示意图。

图3为裁剪分床方法实现的分床方案结果示意图。

具体实施方案

下面结合附图以及具体实例对本发明作进一步描述。

结合图1～图3，一种基于裁床的裁剪分床方法，包括以下步骤：

第一步，对裁剪分床设定初始限定条件。如图2所示，本发明假设对6种型号XS、S、M、L、XL、XXL展开叙述，首先由用户设定允许裁剪数量误差范围值w＝4、每床铺布层数L的上限L_u＝1000和下限L_d＝50、每层布可裁剪总件数T的上限T_u＝6和下限T_d＝0，每个型号样片每床排的数量P的上限P_u＝2、各型号样片所需裁剪数量S_i分别为S₁＝123、S₂＝543、S₃＝447、S₄＝761、S₅＝384、S₆＝981。

第二步，根据用户设定的初始限定条件，如图2所示给出的初始条件，计算出可能的分床数量。根据各型号样片所需裁剪数量计算出各型号样片所需裁剪数量总和

s＝∑S_i＝S₁+S_S+S₃+S₄+S₅+S₆＝3203

平均每床铺布层数

平均每层布裁剪的件数

根据以上结果计算出所需的分床数量C_i的上限

所需的分床数量下限

其中ceil和floor分别表示向上取整和向下取整。

第三步，确定各型号样片所有满足要求的配比Pb。根据第二步计算所得的分床数量上下限C_u、C_d，先从下限到上限依次取整数分床数量C_i，其中i标识当前床数(假设i＝3，表示需要分3床来裁剪)，然后确定各个型号样片配比Pb的下限

Pb_jmin＝ceil(1.0*S_j/L_u)

上限

其中ceil和floor分别表示向上取整和向下取整，例如对于XS型号

Pb_XSmin＝ceil(1.0×123÷1000)＝1

Pb_XSmax＝floor(1.0×123÷50)＝2

对于每种型号样片所有可能配比种类B_j：

如果分3床的话，XS型号样片可能配比种类B₁：

B₁＝(2+1)³＝27

根据排列组合的原理列举出各个型号样片在各床铺的数量关系(配比)的所有组合，再逐一判断各个可能配比Pb是否在对应的配比上下限Pb_jmax、Pb_jmin之间，满足则保留，否则舍弃该种配比。同理计算其他型号样片符合要求的所有配比情况。

第四步，计算各分床数量的铺布层数L。根据前面求得的符合要求的各个型号样片配比Pb进行组合，构成一个配比矩阵A，每种型号样片的配比Pb分别对应该矩阵的一行。假如有三种型号的样片XS，S，M，他们的配比分别是Pb_i，Pb_j，Pb_k，均为一行三列的行向量，那么矩阵A

所要求的各床铺布层数看成一个列向量X

各型号样片所要求裁剪数量看成一个列向量B

那么构造一个矩阵方程

A*X＝B

求出X的最小二乘解，该解为一个近似解。

进一步，在第一步中，对设定的初始限定条件，操作者根据需求精度来设定允许裁剪数量的误差范围值w、根据裁床的机械特性来确定每床铺布层数L的上限L_u和下限L_d、根据裁床大小来确定每层布裁剪数量T的上限T_u和下限T_d、每个型号样片每床排的数量P的上限P_u，根据订单规格来确定各型号样片所需裁剪的件数S_i。

更进一步，在第三步中，根据第二步所计算出的分床数量C_i的上下限C_u、C_d，依次对可能的分床数量进行计算验证。例如：C_d＝2，C_u＝3，那么分床数量C_i可能的取值有2，3。

更进一步，在第三步中，根据计算出的各个型号样片配比下限Pb_jmin，上限Pb_jmax，和各个型号样片每层布排的件数上限P_u来确定各个型号样片可能的配比情况。例如：假设某一型号的Pb_jmin＝1，Pb_jmax＝2，P_u＝2，分床数量C_i＝3，那么该型号样片在各床的配比可能为(0，0，0)、(0，0，1)、(0，0，2)、(0，1，0)···(2，2，2)等27种，但由于受配比上下限的限制，各床的配比值之和在配比的上下限之间才符合要求，即

Pb_jmin<∑Pb<Pb_jmax

所以(0，0，0)，(1，1，1)(0，2，2)，(1，1，2)···(2，2，2)等就不符合要求(1+1+1＝3＞Pb_jmax)，应该舍弃。

更进一步，在第四步中，根据第三步求得的各型号样片符合要求的配比，再对不同型号样片的各种配比进行组合，构成一个配比矩阵A，每种型号样片的配比Pb分别对应该矩阵的一行。如图2所示：有三种型号的样片XS，S，M，他们的配比分别是Pb_i，Pb_j，Pb_k，均为一行三列的行向量，那么矩阵A就为

所要求的各床铺布层数看成一个列向量X

各型号样片所要裁剪的数量看成一个列向量B

那么构造一个矩阵方程

A*X＝B

求出X的最小二乘解

该解为一个近似解；再依次对各床铺布层数L在设定的阈值范围内浮动，进行一一求证是否符合要求。

更进一步，在第四步中，对所求得的各床铺布层数依次在设定阈值的范围内浮动，具体为：假设设定阈值为2，所求得的最小二乘解为

那么第一床的铺布层数为(a-2)到(a+2)之间的整数，同理可得第二、三床的铺布层数取值，再将各床不同取值进行依次组合，与对应配比Pb计算出相应型号样片总数，和订单要求的总数S进行比较，比较差值是否在所设定的数量误差w范围内，如果满足，则保留该配比Pb和铺布层数L作为一种方案，否则舍弃，同理验证其他组合。如果当前分床数量的所有可能组合都计算验证完，则返回第三步，继续求解其他分床数量的可能组合，直至所有可能的分床数量都求解完。最后提供所有满足要求的方案，如图3所示。

更进一步，在第四步中，实际生产中所要裁剪的样片种类较多(三种以上)，在进行各型号样片配比求解验证的时候，本发明实现的步骤如下：首先考虑前三种型号的配比Pb和各床铺布层数L进行计算，保留其中符合要求的组合，提前将一些不符合要求的配比情况舍弃，减少后面的计算组合的数量。然后依次增加一种型号样片，用前三种中符合要求的配比与第四种型号样片的可能配比再行组合，求解出四种型号样片符合要求的组合，以此类推，得出最终符合要求的方案，如图3所示分床结果。这样做的目的是为了减少计算时间，提高分床的效率。